CV的未来：ConvNeXt与Transformer的比较与展望

计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和解释图像和视频数据。近年来，深度学习模型在计算机视觉任务中取得了令人瞩目的成果。其中，Convolutional Neural Networks（卷积神经网络，简称CNN）和Transformer是两种备受关注的模型架构。本文将探讨CV领域中ConvNeXt和Transformer的发展趋势，并提供相应的源代码。

ConvNeXt：卷积神经网络的进化

ConvNeXt是一种基于卷积神经网络的模型架构，旨在解决传统CNN中的部分局限性。传统CNN在处理大尺寸图像时可能会遇到内存消耗大、计算量大等问题。ConvNeXt通过引入了交叉操作（Cross-operation），有效地增加了模型的感受野（receptive field）并提高了特征提取的能力。

下面是一个简单的ConvNeXt模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNeXtBlock